v-SVC算法在地震与爆破识别及窗长度选取中的应用

• 作者: 卢世军 李锐 蒋正锋 边银菊 黄汉明
• 来源期刊: 地震地磁观测与研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 分类识别 窗长度选取 人工爆破 香农熵
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 24-31
• 分类号: P3
• 字数: 4511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3246.2010.03.005

摘要

对天然地震与人工爆破的波形记录,本文用v-SVC支持向量分类机对由波形记录获取的香农熵特征进行了分类识别,效果较好;并对波形记录选取不同的信号窗长度,用v-SVC支持向量分类机分别进行了识别检验.结果表明:窗长度对识别效果有影响,以窗长度为2000点的识别效果最好,识别率达98%.这也表明,在地震与爆破的识别中,合理地选取波形记录的信号窗长度也是重要的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	边银菊		15	182	8.0	13.0